近年来互联网的高速发展引领人类进入了一个信息量爆炸性增长的时代。每个人的生活中都充满了结构化和非结构化的数据。随着人类生活全面向互联网转移，大数据时代将会不可避免的到来！
大数据作为全球互联网的前沿概念，主要包括两个特征:一方面，全社会信息量急剧增加;另一方面，个人可获得的信息也呈指数增长。从科技发展的角度来看，“大数据”是“数字化”趋势下的必然产物!随着这一趋势的继续，在不久的将来，我们将进入一个“一切都被记录下来，一切都被数字化”的时代。
在此背景下，大数据的有效存储和良好的分析利用变得越来越迫切。数据分析能力的高低决定了大数据价值发现过程的质量和成败。本文以大数据时代的数据分析为主题，简要阐述了中国大数据分析的发展现状、大数据分析模式、主要分析技术以及大数据时代数据分析的几个核心概念。
数据分析是数据处理流程的核心，因为数据中所蕴藏的价值就产生于分析的过程。所谓“大数据分析”，其和以往数据分析的最重要的差别在于数据量急剧增长。由于数据量的增长，使得对于数据的存储、查询以及分析的要求迅速提高。从实际操作的角度看，“大数据分析”需要通过对原始数据进行分析来探究一种模式，寻找导致现实情况的根源因素，通过建立模型与预测来进行优化，以实现社会运行中各个领域的持续改善与创新。
然而，在过去的两年里，“大数据”的概念被媒体和业界越来越多的提及，但“大数据分析”在中国的发展还处于起步阶段。
从行业实践的角度来看，只有少数行业的部分企业能够进行大数据的基础分析和应用，并将数据分析结果作为企业决策的依据。这些行业主要集中在银行和保险、电信和电子商务。以银行业为例。目前，大型国有银行在主营业务中引入了数据分析，但深度和广度还不够，还没有拓展到经营管理的各个领域。然而，中小银行在数据分析方面的人员和能力建设还处于起步阶段。对于支撑我国庞大国民生产总值的建筑业、制造业和贸易业，其数据分析应用还远未进入大规模发展阶段。这些行业在IT方向上的支出主要集中在公司的日常流程管理上。
从技术发展的角度看，一些已经较为成熟的数据分析处理技术，例如商业智能技术和数据挖掘技术，已经在多个行业领域里得到广泛和深入的应用。最典型的就是电商行业，运用这些技术对行业数据进行分析，对提高行业的整体运行效率以及增加行业利润都起到了极大的推动作用。但对于像Hadoop、非结构化数据库、数据可视化工具以及个性化推荐引擎这样的新技术，其较高的技术门槛和高昂的运营维护成本使得国内只有少数企业能够将其运用到深入分析行业数据中。
从数据来源的角度看，在能够实现数据化运营的企业中，绝大多数仅仅完成了依靠企业自身所产生的数据解决自身所面临的问题，并且是依据问题来收集所需要的数据。而仅有极少数互联网企业能够发挥出大数据分析的真正价值：同时运用企业外部和内部的数据来解决企业自身的问题，通过数据分析预测可能出现的问题，并依据数据分析的结果进行商业决策。在一定程度上实现了由数据化运营向运营数据的转变。
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